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x、y、zのデカルト積で3Dエルミート系列を評価するには、Pythonでthehermite.hermgrid3d（x、y、z、c）メソッドを使用します。このメソッドは、x、y、zのデカルト積の点での2次元多項式の値を返します。 パラメータはx、y、zです。 3次元系列は、x、y、およびzの直積の点で評価されます。 x、 `y`、またはzがリストまたはタプルの場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、ndarrayでない場合は、スカラーとして扱われます。 パラメータcは、次数i、jの項の係数がc [i、j]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cの次元

x、y、zのデカルト積で3Dエルミート系列を評価するには、Pythonでthehermite.hermgrid3d（x、y、z、c）メソッドを使用します。このメソッドは、x、y、zのデカルト積の点での2次元多項式の値を返します。 パラメータはx、y、zです。 3次元系列は、x、y、およびzの直積の点で評価されます。 x、 `y`、またはzがリストまたはタプルの場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、ndarrayでない場合は、スカラーとして扱われます。 パラメータcは、次数i、jの項の係数がc [i、j]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cの次元

Hermiteシリーズを区別するには、Pythonでhermite.hermder（）メソッドを使用します。最初のパラメーターは、エルミート級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します。 2番目のパラメーターmは、取られる導関数の数であり、負でない必要があります。 （デフォルト：1）3番目のパラメーターsclはスカラーです。各微分はsclで乗算されます。最終結果は、scl**mによる乗算です。これは、変数の線形変化で使用するためのものです。 （デフォルト：1）。 4番目のパラメーターであるaxisは、導関数が取

Hermiteシリーズを区別するには、Pythonでhermite.hermder（）メソッドを使用します。最初のパラメーターは、エルミート級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します。 2番目のパラメーターmは、取られる導関数の数であり、負でない必要があります。 （デフォルト：1） 3番目のパラメーターsclはスカラーです。各微分はsclで乗算されます。最終結果は、scl**mによる乗算です。これは、変数の線形変化で使用するためのものです。 （デフォルト：1）。 4番目のパラメーターであるaxisは、導関数

Hermiteシリーズを区別するには、Pythonでhermite.hermder（）メソッドを使用します。最初のパラメーターは、エルミート級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します。 2番目のパラメーターmは、取られる導関数の数であり、負でない必要があります。 （デフォルト：1） 3番目のパラメーターsclはスカラーです。各微分はsclで乗算されます。最終結果は、scl**mによる乗算です。これは、変数の線形変化で使用するためのものです。 （デフォルト：1）。 4番目のパラメーターであるaxisは、導関数

ポイントxでルジャンドル級数を評価するには、PythonNumpyのpolynomial.legendre.legval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターはxです。 xがリストまたはタプルの場合は、ndarrayに変換されます。それ以外の場合は、変更されずにスカラーとして扱われます。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納さ

ポイントxでルジャンドル級数を評価するには、PythonNumpyのpolynomial.legendre.legval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターはxです。 xがリストまたはタプルの場合は、ndarrayに変換されます。それ以外の場合は、変更されずにスカラーとして扱われます。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納さ

x、y、zサンプルポイントを持つラゲール多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでlaguerre.lagvander3d（）を使用します。パラメータx、y、zは、点の配列を返します。 dtypeは、要素のいずれかが複合であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128に変換されます。 xがスカラーの場合、1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg、z_deg]の形式の最大度のリストです。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- import numpy as np from numpy.polynomi

ポイントxでラゲール系列を評価するには、PythonNumpyのpolynomial.laguerre.lagval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターはxです。 xがリストまたはタプルの場合は、ndarrayに変換されます。それ以外の場合は、変更されずにスカラーとして扱われます。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されて

ポイントxでラゲール系列を評価するには、PythonNumpyのpolynomial.laguerre.lagval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターはxです。 xがリストまたはタプルの場合は、ndarrayに変換されます。それ以外の場合は、変更されずにスカラーとして扱われます。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されて

ポイントxでラゲール系列を評価するには、PythonNumpyのpolynomial.laguerre.lagval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターはxです。 xがリストまたはタプルの場合は、ndarrayに変換されます。それ以外の場合は、変更されずにスカラーとして扱われます。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されて

Chebyshevシリーズを統合するには、Pythonでchebyshev.chebint（）メソッドを使用します。軸に沿ってlbndからm回積分されたChebyshev系列係数cを返します。各反復で、結果の級数にsclが乗算され、積分定数kが追加されます。最初のパラメーター、cはチェビシェフ級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します。 2番目のパラメーターmは積分の順序であり、正でなければなりません。 （デフォルト：1）。 3番目のパラメーターは、積分定数です。ゼロでの最初の積分の値はリストの最初の値であ

指定されたルートでチェビシェフシリーズを生成するには、Python Numpyのchebyshev.chebfromroots（）メソッドを使用します。このメソッドは、係数の1次元配列を返します。すべての根が実数である場合、outはrealarrayであり、一部の根が複素数である場合、結果のすべての係数が実数であっても、outは複素数です。パラメータrootsは、rootsを含むシーケンスです。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- import numpy as np from numpy.polynomial import chebyshev as C 指定されたルート

Laguerreシリーズを統合するには、Pythonでlaguerre.lagint（）メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってlbndからm回積分されたLaguerre系列係数cを返します。各反復で、結果の系列にsclが乗算され、積分定数kが追加されます。スケーリング係数は、変数の線形変化で使用するためのものです。 最初のパラメーターcは、Laguerre系列係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します.2番目のパラメーターmは積分の順序であり、正でなければなりません。 （デフォルト：1）3番目のパラメ

NaNを1つとして扱う、特定の軸上の配列要素の累積積を返すには、nancumprod（）メソッドを使用します。 NaNが検出され、主要なNaNが1に置き換えられても、累積積は変化しません。 all-NaNまたは空のスライスの場合は1が返されます。このメソッドは、outが指定されていない限り、結果が返されることを保持する新しい配列を返します。指定されていない場合は、返されます。 累積は、5、5 * 10、5 * 10 * 15、5 * 10 * 15*20のように機能します。最初のパラメーターは入力配列です。 2番目のパラメーターは、累積積が計算される軸です。デフォルトでは、入力はフラット化さ

NaNを1つとして扱う、特定の軸上の配列要素の累積積を返すには、nancumprod（）メソッドを使用します。 NaNが検出され、主要なNaNが1に置き換えられても、累積積は変化しません。 all-NaNまたは空のスライスの場合は1つが返されます。 このメソッドは、outが指定されていない限り、結果が返される新しい配列を返します。指定されていない場合は、itisが返されます。累積は、5、5 * 10、5 * 10 * 15、5 * 10 * 15*20のように機能します。最初のパラメーターはinputarrayです。 2番目のパラメーターは、累積積が計算される軸です。デフォルトでは、入力はフ

配列の行列式の符号と自然対数を計算するには、Pythonでnumpy.linalg.slogdet（）メソッドを使用します。最初のパラメーターsは入力配列であり、square2-D配列である必要があります。 符号付きのメソッドは、行列式の符号を表す数値を返します。実際の行列の場合、これは1、0、または-1です。複素行列の場合、これは絶対値が1、または0の複素数です。logdetを使用したメソッドは、行列式の絶対値の自然対数を返します。決定要因がゼロの場合、signは0になり、logdetは-Infになります。すべての場合において、行列式はsign * np.exp（logdet）に等しくなり

2つの多次元配列の外積を取得するには、Pythonでnumpy.outer（）メソッドを使用します。最初のパラメーターaは、最初の入力ベクトルです。まだ1次元でない場合、入力はフラット化されます。 2番目のパラメーターbは、2番目の入力ベクトルです。まだ1次元でない場合、入力はフラット化されます。 3番目のパラメータoutは、結果が保存される場所です。 2つのベクトルa=[a0、a1、...、aM]とb =[b0、b1、...、bN]が与えられた場合、外積[1]は-です。 [[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]

2つの1次元配列の外積を取得するには、Pythonでnumpy.outer（）メソッドを使用します。最初のパラメーターaは、最初の入力ベクトルです。まだ1次元でない場合、入力はフラット化されます。 2番目のパラメーターbは、2番目の入力ベクトルです。まだ1次元でない場合、入力はフラット化されます。 3番目のパラメータoutは、結果が保存される場所です。 2つのベクトルa=[a0、a1、...、aM]とb =[b0、b1、...、bN]が与えられた場合、外積[1]は-です。 [[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]

2つのベクトルa=[a0、a1、...、aM]とb =[b0、b1、...、bN]が与えられた場合、外積[1]は-です。 [[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ] [a1*b0 . [ ... . [aM*b0 aM*bN ]] 2つの配列の外積を取得するには、Pythonでnumpy.outer（）メソッドを使用します。 numpy.ones（）は、指定された形状とタイプの新しい配列を返します。 numpy.linspace（）は、指定された間隔で等間隔​​の数値を返します。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- import numpy as np